TIBBIY MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISHNING INNOVATSION ALGORITMLARI ORQALI INSULTNI ERTA ANIQLASH (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Ushbu maqolada ko‘p tipli ma’lumotlar — nominal va qiymatli belgilardan tashkil topgan o‘quv tanlanmalarni tahlil qilishda Fisher mezoniga asoslangan informativ belgilarning tanlanishi masalasi yoritiladi. Ma’lumotlarning turlicha tabiati tahlil jarayonini murakkablashtirishi sababli, sinflararo farqlanish va sinflar ichidagi o‘xshashlik darajasini aniqlash imkonini beruvchi funksional mezonlardan foydalanish muhim ahamiyatga ega. Shu nuqtai nazardan Fisher mezoni eng samarali yondashuvlardan biri sifatida ko‘rib chiqilib, optimal informativ belgilarning aniqlanishi bo‘yicha ikki bosqichli algoritm taklif etiladi. Birinchi bosqichda qiymatli va nominal belgilarga asoslangan optimizatsiya masalasi yordamida informativ vektorlar tanlanadi, ikkinchi bosqichda esa sinf obyektlarining o‘zaro o‘xshashlik darajasi hisoblanib, optimal kombinatsiya aniqlanadi. Taklif etilgan usul turli tipdagi ma’lumotlar fazosida samarali natijalar berishi va tahlil jarayonining aniqligini oshirishi bilan ahamiyatlidir.
Keywords: Fisher mezoni; informativ belgi; optimizatsiya; nominal belgi; qiymatli belgi; sinflararo farqlanish; o‘xshashlik ko‘rsatkichi; funksional mezon; informatsion vektor; ma’lumotlar tahlili; klassifikatsiya; klasterlash